>>使用现成函数完成主成分分析 R中最常见的两个PCA函数:prcomp()和princomp()。了解了主成分分析的具体步骤后,接下来使用这两个“一步到位”的函数进行验证以上分析过程是否正确。 1.prcomp()函数 # scale. = TRUE表示分析前对数据进行归一化; com1 <- prcomp(data[,1:4], center = TRUE,scale. = TRUE)...
一、主成分分析(PCA)的基本思想 主成分分析( PCA ) 使我们能够总结和可视化数据集中的信息,特别是当数据集中包含由多个相互关联的定量变量描述的个体/观察结果时。 每个变量都可以被视为不同的维度。如果数据集中有超过3个变量,则可视化多维超空间可能会非常困难。 主成分分析用于从多元数据表中提取重要信息,并将...
PCA通过计算数据集的协方差矩阵来识别重要变量变异。每个主成分保留的方差量通过特征值衡量。特征值越大，对应的主成分解释的数据变异比例越高。二、R语言实现 使用R语言实现PCA分析，主要依赖于两个包：FactoMineR用于计算，factoextra用于可视化。首先，安装并加载FactoMineR和factoextra包。然后，加载数据集，...